最新刊期
2025年第41卷第10期
- 摘要：随着生成式人工智能（artificial intelligence，AI）技术的发展，基于大语言模型驱动的智能体开始涌现，智能体间的协作通信成为未来网络发展的重要方向之一。需要在当前网络上构建新的基础设施，引入新的接入和认证、组网和寻址、传输和控制等网络机制，进行跨协议层的网络技术创新，迎接面向AI发展的新通信范式变革。基于智能体通信的应用场景，分析了智能体广域互联对IP网络的需求和影响，提出了智能体互联网组网、架构及协议创新方向，支撑端到端智能体通信的实现。关键词：智能体互联网;组网及架构;广域互联5130|5368|0更新时间：2025-11-06
综述
- 摘要：水声通信是目前唯一的中远程水下无线数据传输技术。水下声信道窄带宽、高时延扩展、强多径、高动态、大噪声等固有的水声物理特性使得水声信道成为复杂的信道之一。水声通信物理层关键技术包括信道建模、调制技术、信道估计、信道均衡等。随着数据驱动技术的发展，基于数据驱动的深度学习算法在水声场景取得良好效果。对水声通信物理层关键技术研究进展进行了概述，并针对数据驱动的接收机方法进行归纳，最后总结水声通信的国内外主要研究方向，并对水声通信技术进行展望。关键词：水声通信;信道估计;信道均衡;深度学习4688|5908|0更新时间：2025-11-06
- 摘要：随着无人水下潜航器（unmanned underwater vehicle，UUV）在水下作业、目标探测等领域的广泛应用，支持水下UUV集群的水声通信网络组网技术正成为水下信息获取领域的研究热点。媒体接入控制（media access control，MAC）协议作为协调节点间数据传输、优化网络性能的核心技术，对提升水声通信网络效能具有重要作用。系统梳理了国内外支持UUV集群的水声网络MAC协议的研究进展，涵盖从经典协议架构到近年来集群化适配方案的最新成果。基于信道接入机制与应用场景两大维度对现有MAC协议展开深入分析，总结各类方法的技术特点与适用条件，并在此基础上对未来面向UUV集群的水声网络MAC协议发展趋势进行展望，旨在为UUV集群水声网络MAC协议的创新设计与工程应用提供参考与借鉴。关键词：无人水下潜航器;媒体接入控制;接入机制;应用场景4155|3967|0更新时间：2025-11-06
- 摘要：在带内全双工（in-band full-duplex，IBFD）水声通信系统的自干扰（self-interference，SI）抑制中，水下计算资源受限使得传统稀疏信道估计算法难以应对时变、多径、噪声密集的信道特性，无法兼顾收敛速度与估计精度。为此，提出基于误差自适应补偿收缩仿射投影算法（error-adaptive compensated shrinkage affine projection algorithm，EA-CS-APA）的水声SI抑制方法。该方法通过引入基于误差能量的选择更新机制抑制无效参数扰动，并构建误差与步长的非线性映射实现自适应步长调整，有效平衡收敛速度与稳态精度。实验结果表明，与补偿收缩仿射投影算法（compensated shrinkage affine projection algorithm，CS-APA）相比，所提方法在归一化均方差、SI抑制性能和计算效率方面分别提升约20%、10%和40%，在复杂时变多径环境下表现出更鲁棒的性能优势，为计算资源受限的水下通信设备提供了有效的SI抑制解决方案。关键词：水声通信;自干扰抑制;仿射投影算法;自适应滤波;稀疏信道估计3335|344|0更新时间：2025-11-06
- 摘要：水下无线光通信（underwater wireless optical communication，UWOC）因最低的链路时延、最高的传输速率和最低的实施成本而被广泛应用于高速大容量的水下数据传输。在高传输速率下，即使是短时间的阻塞或遮挡也会导致突然的通信中断，从而造成大量传输信息的丢失。为解决通信链路被阻断的问题，并提高系统传输稳定性，提出一种基于可重构智能表面（reconfigurable intelligent surface，RIS）辅助的UWOC系统。具体研究过程如下。（1）将源端到目的端的级联湍流信道衰落系数建模为Gamma-Gamma分布，并考虑了波束抖动和RIS抖动引起的指向误差。（2）UWOC系统采用强度调制直接检测，发射光源可通过接收机的反馈切换至最佳光源进行通信传输。（3）推导了RIS辅助系统瞬时接收信噪比的概率密度函数。基于概率密度函数，给出了中断概率的闭式表达式。（4）推导出了有限信噪比分集阶数和高信噪比下的渐近分集阶数的闭式表达式。（5）通过蒙特卡罗模拟，验证了推导结果的正确性。理论分析与仿真实验均表明，增加发射光源数量，能够显著提升系统的传输稳定性。当发射光源数量和RIS块数乘积一定时，系统会有相同的渐近分集阶数。关键词：水下无线光通信;RIS;海洋湍流;最优选择104|225|0更新时间：2025-11-06
- 摘要：双向水下无线光通信（UWOC）系统中存在的后向散射光子会干扰正常的光通信信号，降低接收信号信噪比（SNR），甚至导致接收机内部探测器的光学饱和。因此，深入研究后向散射光子的功率空间分布特性和到达角分布规律对水下双向无线光通信系统具有重要意义。提出了一种改进的蒙特卡罗（MC）仿真方法，不直接增大探测器靶面面积，而通过统计面积更大的圆环内的光子特性来代替探测器靶面内的光子特性，可缩减仿真时间58%以上。仿真综合考虑了典型水质参数以及不同光源发散角下后向散射光功率分布和光子到达角分布情况，同时搭建了实验平台进行验证。仿真结果表明，光源发散角小于60°时，后向散射光功率分布以及光子到达角分布情况均没有明显区别。实验结果表明，随着氢氧化镁浓度上升，其后向散射光功率相对更高。光源发散角分别为3°和48°时，两者的后向散射光功率分布曲线基本重合，与仿真结果类似。通过仿真和实验方法证实了水体参数是影响后向散射光分布的主要因素，而光源发散角的改变对系统后向散射特性影响有限。该发现可为双向UWOC系统接收端设计提供参考。关键词：双向水下无线光通信;Monte Carlo方法;后向散射;光功率分布;光子到达角分布68|104|0更新时间：2025-11-06
- 摘要：针对现有水下信息网络难以满足保障水下信息传输需求的现状，分析国内外水下信息网络的发展现状，设计具有“有缆+无线”“固定+机动”“水空跨域”等特色的水空跨域综合信息传输网络。研究水下栅格网络、海底主基站、水空跨域通信网关、水下多元信息融合等关键技术，构建“水下信息高速公路”，实现水下主干有缆网、无线固定网和无线移动网的深度融合，为实现水下通信、侦测、预警、观测、导航等业务提供基础性承载网络，大幅提升水下多元信息的快速感知与动态响应能力，为我国海洋科学研究、海洋资源开发利用、国防安全等提供技术支撑。关键词：水空跨域;综合信息传输;信息融合179|114|0更新时间：2025-11-06
- 摘要：针对水下自主航行器（autonomous underwater vehicle，AUV）在复杂三维洋流环境中目标跟踪的高维、动态干扰和稀疏回报挑战，提出了一种基于分布式强化学习的水下自主航行器水下三维洋流目标跟踪控制算法。首先，引入真实三维洋流数据，设计动态目标跟踪场景，以准确描述AUV的运动过程；其次，结合对抗深度强化学习网络（dueling deep Q-network，Dueling DQN）结构与分位数回归方法，针对三维洋流环境可能导致Q值过高估计的问题，构建分布强化学习框架，以量化Q值的不确定性，提升策略对动态干扰的适应能力；最后，引入优先经验回放机制，设计约束条件下的奖励函数，优化数据采样策略，加速模型收敛。实验结果表明，相较于深度Q网络（deep Q-network，DQN）、双深度Q网络（double deep Q-network，DDQN）和Dueling DQN，所提算法在复杂洋流环境中表现更优，在收敛速度、目标跟踪精度和鲁棒性方面均取得了显著的进展。关键词：强化学习;水下自主航行器;目标跟踪;分位数回归143|533|0更新时间：2025-11-06
- 摘要：移动边缘计算被认为是减少回程压力和提高服务质量的重要解决方案，但现有的资源管理策略在高动态的海洋环境下适应性较差。为解决该问题，提出了一种基于改进双延迟深度确定性策略梯度的任务卸载和资源分配算法。该算法可系统地协调无人机部署与边缘节点资源，联合优化通信资源分配和计算任务调度，同时考虑海洋边缘节点的能量限制和海洋网络的时变特性。具体而言，问题被表述为一个非凸优化框架，目标是在用户设备严格的服务质量要求下最大化吞吐量。提出的算法通过资源协调动态适应海洋环境变化，有效平衡了时延和能耗。仿真结果表明，在高动态的海事通信场景中，提出的算法显著优于现有的基准方法，证明该方法的有效性和可行性。关键词：移动边缘计算;资源分配;任务卸载;海事通信;双延迟深度确定性策略梯度106|482|0更新时间：2025-11-06
专题：水下通信网络技术
- 摘要：在多径传输环境中，针对现有空间平滑算法因孔径损失导致波达方向（direction of arrival，DOA）估计精度下降的问题，提出了一种基于波束空间时间平滑算法的超表面天线二维DOA估计方法。首先，该方法利用L形动态超表面天线（dynamic metasurface antenna，DMA）的捷变性和相移特性，在波束空间、空域和时域等多个维度对多径信号进行综合观测，从而在无孔径损失的情况下，获取多个维度的信号观测分量。接着，对每个相干时间段的波束空间数据进行特征值分解，提取信号子空间数据，并计算多个时段数据的协方差矩阵。随后，充分利用协方差矩阵的互相关矩阵，将其平均处理后作为修正的空间平滑矩阵，采用一维波束空间多信号分类（multiple signal classification，MUSIC）算法分别估计水平方向和垂直方向的入射角度，并结合最大似然算法进行配对，最终获取二维DOA。蒙特卡罗仿真验证了理论分析结果，与基于现有平滑算法的DOA估计方法相比，本方法具有更强的去相关性和更小的谱峰偏移，能够有效提升估计精度。关键词：波束空间;时间平滑;动态超表面天线68|222|0更新时间：2025-11-06
- 摘要：随着互联网技术的迅猛发展，网络安全领域中的入侵检测任务变得更加重要。针对目前入侵检测中存在的特征维度高、数据类别不平衡以及单一分类器检测率低的问题，提出了一种基于Powershap和混合采样的动态集成入侵检测模型。首先，通过Powershap算法对数据集进行特征选择。随后，采用RENN-BorderlineSMOTE混合采样算法，对特定类别数据分别进行欠采样和过采样处理，解决数据集中的类别不平衡问题。最后，基于广义多样性从多个基分类器中筛选出最优组合，并将其集成至动态集成框架KNORAE中以结合多个基分类器的优势。模型在CIC-IDS2017数据集上进行了验证，证实了该模型在网络流量检测中的优越性。关键词：入侵检测;类别不平衡;集成学习;综合采样39|161|0更新时间：2025-11-06
- 摘要：随着物联网技术的广泛应用，非正交多址接入（non-orthogonal multiple access，NOMA）技术作为一种高效的多址接入技术，由于能满足大规模连接需求并能提升频谱效率而受到关注。然而，脉冲噪声作为一种广泛存在的干扰因素，会严重影响NOMA系统的性能。为此，提出了一种基于深度学习的压缩感知脉冲噪声抑制方法，基于NOMA系统中脉冲噪声的时域稀疏性，通过数据驱动方式，利用深度学习网络来估计脉冲噪声。具体来说，首先使用线性映射网络代替压缩感知算法，求伪逆获取脉冲噪声的初始解，然后将初始解输入压缩感知重构WaveNet（compressed sensing reconstruction WaveNet，CSR-WaveNet），通过网络学习脉冲噪声的稀疏特征，以实现对脉冲噪声的精确估计。仿真结果表明，相较现有技术，新算法实现了更低的误码率。关键词：深度学习;压缩感知;脉冲噪声;非正交多址64|84|0更新时间：2025-11-06
- 摘要：针对深度神经网络（deep neural network，DNN）模型在传统切片与映射方法中存在的资源调度和数据传输瓶颈问题，提出了一种基于片上网络（network on chip，NoC）加速器的高效DNN动态切片与智能映射优化算法。该算法通过动态切片技术灵活划分DNN模型的计算任务，并结合智能映射策略优化NoC架构中的任务分配与数据流管理。实验结果表明，与传统方法相比，该算法在计算吞吐量、NoC传输时延、外部内存访问次数和计算能效等方面均显著提升，尤其在复杂模型上表现突出。关键词：NoC加速器;DNN切片;智能映射58|159|0更新时间：2025-11-06
- 摘要：针对5G时代日益复杂的网络架构与用户规模增长带来的网络投诉处理挑战，旨在解决实际投诉数据中普遍存在的少样本类别意图识别难题。传统小型自然语言处理（natural language processing，NLP）模型因对数据量和质量高度依赖，在少样本场景下泛化能力不足，识别效果欠佳。大语言模型（large language model，LLM）虽具备强大的通用语义理解能力，但受限于通信领域专业知识匮乏及巨大计算资源需求，难以直接高效应用于此特定场景。为此，提出一种基于大模型增强的少样本网络投诉意图识别算法。该算法创新性地融合了LLM的文本生成优势与小型模型的高效推理特性，通过LLM迭代生成针对少样本类别的高质量模拟训练样本，并引入小模型进行质量评估与反馈，持续优化样本生成过程。该机制显著提升了小模型对少样本投诉意图的识别准确率。基于实际网络投诉数据的测试结果表明，所提方案使3类少样本网络投诉的意图识别准确率提升了21%，并实现了全部8类投诉识别准确率9%的整体提升。关键词：大语言模型;少样本学习;网络投诉意图识别65|149|0更新时间：2025-11-06
- 摘要：会话推荐通过分析匿名用户的历史交互数据来预测下一个交互项。由于用户行为数据的稀疏性，从单个维度对会话表示进行建模可能无法全面地捕获用户的真实意图。此外，现有的会话推荐模型主要考虑会话项的顺序信息而忽略了不同会话项之间的高阶关系。因此，提出对比学习和多通道超图卷积（cross-view contrastive learning and multi-channel hypergraph convolution，CLMHC）模型，该模型构建了超图和全局超图两个互补的视图，通过通道混合注意力机制自适应地融合从两个超图通道中捕获的用户意图，并对不同视图空间的用户意图进行对比学习。在3个数据集上的实验研究表明，所提模型较现有模型在推荐准确性方面具有显著的提升，进一步的消融实验表明两个维度的视图表示均起到了积极作用。关键词：会话推荐;超图;多通道;注意力机制;对比学习95|114|0更新时间：2025-11-06
研究与开发
- 摘要：间接网络共享作为一种创新的资源共享模式，具有广阔的应用前景和重要的社会价值，不仅能够有效解决网络发展至5G演进（5G-Advanced，5G-A）阶段网络共享模式中的问题及挑战，还能够推动网络技术进一步发展和创新。介绍了网络共享技术标准发展现状、分析了5G-A阶段网络共享运营商面临的挑战，提出了新的网络共享方法、解决方案和架构功能等设计原理，对比了其与现有技术从架构、应用场景和共享模式等方面的特征，提出了适用于全球不同区域通用的间接网络共享基本要求，旨在为未来技术和商业模式研究和更广泛的应用提供有益的参考。关键词：5G-Advanced;5G异网漫游技术;间接网络共享;核心网85|335|0更新时间：2025-11-06
- 摘要：随着数据逐渐成为企业的一种资产形式，为了更好地发挥数据的价值，避免出现数据“孤岛”问题，结构化数据在企业内部和外部的共享场景日益增多。然而，由于现有的数字水印方案大多只能添加一次水印信息，如果重复添加，新水印会覆盖原有水印信息，导致无法实现对数据的多级溯源。针对上述问题，提出了一种基于中国剩余定理的多级数据库图像水印嵌入方案（multi-level database image watermark embedding scheme based on the Chinese remainder theorem，MIWC）。该方案以图像水印作为载体，通过Harr小波变换、布隆过滤器等方法对图像进行预处理，形成像素点布隆过滤器，并根据中国剩余定理的性质对水印信息进行秘密分片，实现对水印信息的分级逐条添加，进而对数据整个流转链路进行记录和溯源。功能性分析表明，该方案具备现有方案所缺乏的多级水印嵌入能力，具有较高的实际应用价值。实验结果显示，该方案具备可逆性，水印的嵌入与提取均表现出较高效率。同时，方案还具有较强的鲁棒性，能够抵抗针对水印的攻击。关键词：数据库水印;数据溯源;中国剩余定理;Harr小波变换66|234|0更新时间：2025-11-06
- 摘要：基于电力数字空间技术体系，提出了一种基于特征关联性分析与改进卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）-长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络的预测算法。首先，在注意力层，对用户关联性进行分析，将与电力负荷用户强相关的影响因素进行加权求平均，调整这些类别在用户电力负荷预测中的权重大小，加强少且重要的电力样本特征对电力负荷算法的影响并避免冗余特征的干扰，实现特征选择；其次，在CNN层，通过构建2层神经网络，提取样本的空间特征，并将该空间特征输入LSTM网络中；最后，通过LSTM网络层提取序列的时间特征，输出预测结果。实验基于北方某城市供应电力资源的6个重要用户的保密数据进行预测，实验结果表明，基于关联性分析与改进CNN-LSTM模型的MAPE在5类用户测试的误差均低于LSTM、随机森林和BP神经网络的误差。关键词：样本倾斜;LSTM;电力负荷预测;CNN;关联性分析58|529|0更新时间：2025-11-06
工程与应用
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